特許出願中
*** NKPによる自動検出
Train Fitnessは独自の技術であるNeural Kinetic Profiling™(NKP)を使用して、人間の動きを正確にキャプチャし分析します。このAIアルゴリズムはユーザーの動きを追跡し、身体活動のデジタル署名を作成します。
最先端のAIと機械学習に基づいて構築されたNKPは、自動化されたジムワークアウト追跡を革命化し、正確なエクササイズ識別と反復回数のカウントを可能にします。
NKPは2020年にハーバード大学、インド工科大学、トロント大学のエンジニアと博士のグループによって発明されました。彼らの目標は、Apple Watchのような手首に装着するウェアラブルデバイスによってキャプチャされたデータのみを使用して、リアルタイムで複雑な動きのパターンを自動的に検出および分析できるシステムを作成することでした。
Neural Kinetic Profiling™(NKP)は、3D空間での人間の動きを前例のない精度で追跡するために設計された高度な人工知能アルゴリズムです。NKPは人間の脳の複雑な働きをモデルにしており、脳内の神経ネットワークを模倣する人工神経接続の層を利用しています。NKPの各ニューロン層は、動作データの微妙なパターンを認識するように訓練されており、アルゴリズムが異なるエクササイズを区別し、反復回数を数え、フォームを監視することを可能にします。
Apple Watchのコアセンサーはユーザーの手首の動きを追跡し、NKPはこの生の動きデータを関連するエクササイズと反復ログにデコードします。これにより、Train Fitnessはユーザーがどのエクササイズを行っているかを正確に追跡し、反復回数を数え、フォームフィードバックを提供できます。
Neural Kinetic Profiling™モデルは高度な学習能力を持ち、各ユーザーの独自の動きに適応することができます。NKPモデルがユーザーの動きのパターンを完全に学習し、完全な精度の可能性を達成するには、通常5回のワークアウトが必要です。
NKPはまた、手首の微小動作からの心拍数とEMGデータを統合し、包括的な生体力学モデルを作成します。このマルチモーダル融合により、NKPは類似のエクササイズを高精度で区別することができます。
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